使用Python统计代码运行时间的两种方法

前言

Python代码想统计运行时间有很多种方法，这里介绍比较常用的2种方法。方法1，通过代码统计；方法2，通过Pycharm编辑器统计。

统计运行时间是很有意义的，可以比较不同的代码运行耗时，也可以比较不同的方案耗时从而选择效率更高的方案，等等。具体统计方法详见下文。

方法1（推荐）：通过代码统计

步骤

• 导入time库：import time
• 代码开始前获取开始时间：start = time.clock()
• 编写代码
• 代码结束后获取结束时间：end = time.clock()
• 计算运行时间：runTime = end - start
• 输出运行时间：print("运行时间：", runTime)

补充

time.clock()获取的时间单位为s。

完整示例

import time

# time.clock()默认单位为s
# 获取开始时间
start = time.clock()
'''
代码开始
'''
sum = 0
for i in range(100):
    for j in range(100):
        sum = sum + i + j
print("sum = ", sum)
'''
代码结束
'''
# 获取结束时间
end = time.clock()
# 计算运行时间
runTime = end - start
runTime_ms = runTime * 1000
# 输出运行时间
print("运行时间：", runTime, "秒")
print("运行时间：", runTime_ms, "毫秒")

运行结果

方法2：通过Pycharm编辑器

打开Pycharm编辑器，找到想要运行的脚本，点击Run - Profile 'YourScript'，如图：

同样，点击PyCharm有右上角的带有时间标志的运行按钮也是一样的效果，如图：

随后便可得到分析结果，可查看运行时间，如图：

总结

到此这篇关于使用Python统计代码运行时间的两种方法的文章就介绍到这了,更多相关Python统计代码运行时间内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！